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Prompt-Tipp: Methoden zur Verbesserung von Antworten

10. August 2023

In der ersten Ausgabe des Newsletters haben wir die Grundlagen des Prompt Engineering gelernt. Das Ziel ist immer, dass die Antworten der KI-Tools bereits beim ersten Versuch eine für uns befriedigende Antwort ausspucken.


Doch manchmal - auch wenn wir sehr zufrieden mit unserem Prompt sind - ist die Antwort der KI nicht so, wie wir sie erwartet haben. In diesem Fall ist es wichtig, einen Refinement-Prozess zu starten und die Antwort Schritt für Schritt zu verbessern.


Im zweiten Newsletter haben wir uns bereits angeschaut, wie wir Schritt für Schritt zum Ziel kommen - im Gespräch mit dem KI-Tool. Heute legen wir den Fokus auf Methoden, um KI-Outputs zu verbessern. Es gibt unzählige verschiedene Methoden, daher heute nur eine Auswahl meiner drei Highlights.


Variationen

Wenn wir ein textbasiertes KI-Tool nutzen, erhalten wir als Antwort immer genau einen Textvorschlag. Was aber, wenn dieser nicht unseren Ansprüchen entspricht? Dann können wir einfach weitere Variationen anfragen.


In diesem Beispiel frage ich ChatGPT nach einer Definition von Quantenphysik. Die Antwort gefällt mir noch nicht so gut. Also frage drei Variationen dieses Texts an.

Es ist natürlich auch möglich, bereits im ersten Prompt diese Variationen anzufragen:
…“Bitte gib mir drei verschiedene Textvorschläge.”…


Temperatur

Anschließend kannst du diesen Text weiter verfeinern, indem du mit der Temperatur arbeitest (möglich bei ChatGPT). Dieses Parameter haben wir uns in der vergangenen Ausgabe angeschaut (hier nochmal nachlesen).


Eine niedrige Temperatur (z.B. 0.1) macht ChatGPTs Antworten erwartbarer und sachlicher. Eine hohe Temperatur (z.B. 0.9) macht die Antworten kreativer und poetischer. Hier die Beschreibung der Quantenphysik mit Temperatur 0.1 und 0.9.

Chatverlauf nachlesen

Rating-Methode

Wir alle wissen mittlerweile, wie wichtig es ist, dass KI-Tools trainiert werden. Das Training geschieht durch den Input der Programmierer:innen und unsere Textanfragen. Wir können aber auch direkt im Gespräch mit der KI das Tool dazu anregen, sich selbst zu reflektieren.


Ich frage ChatGPT nach einem bestimmten Text:

Bitte erstelle einen kurzen Elevator Pitch für einen journalistischen Online-Artikel über den Klimawandel. Du arbeitest für ein deutsches Onlinemedium, das wissenschaftliche Komplexe in einfacher Sprache erklären möchte. Dein Pitch sollte überzeugend geschrieben sein und mit möglichst wenig Text auf den Punkt kommen.


Das ist die Antwort: 

Nun frage ich das Tool, wie es den eigenen Text auf einer Skale von 1-10 bewerten würde. Die KI sagt, der Text sei eine 8. Nun bitte ich das Tool, den Text so zu überarbeiten, dass es ihn mit 10 bewerten würde.

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Mit dieser Methode können auch bereits sehr gute Texte noch weiter verbessert werden.

Prompt-Tipp: Foto-Exkurs: Seed bei der Bilderstellung

von Patrick Große • 5. Juli 2024
Heute möchte ich nochmal einen Exkurs in den Bereich der Bilderstellung wagen. Ein Bereich, der natürlich mit Vorsicht zu genießen ist, vor allem im Journalismus. Die Nutzung von KI-Bildern ist irreführend und sollte nur mit entsprechendem Transparenzhinweis in Medien genutzt werden. Auf der anderen Seite steht die Diskussion, ob KI-Kunst wirklich Kunst ist. Dennoch gibt es viele, die sich zuhause privat mit der Erstellung von KI-Bildern befassen. Das ist mittlerweile mit zahlreichen Tools möglich: Midjourney, ChatGPT-Plus oder der erweiterten Version von Copilot, die viele Medienunternehmen inzwischen nutzen. Wie ein perfekter Prompt zur Bilderstellung aussieht, haben vor uns vor einiger Zeit bereits angeschaut. Doch wer mit KI-Bildern bereits experimentiert hat, wird merken, ein und derselbe Prompt produzieren über die Zeit andere Ergebnisse. Der Stil eines Bildes lässt sich über einfaches Prompten kaum halten. Hier kommt der sogenannte Seed (dt. Samen) in Spiel. Jedes von KI erstellte Bild kommt nämlich einen Seed, also eine einzigartige Nummer, mit dem das System das Bild erkennt. Durch die Nennung des Seeds können auch weitere Bilder in der Zukunft wieder im gleichen Stil erstellt werden. Mein Beispiel-Prompt: “Du bist Zeichner für Kinderbücher. Bitte erstelle ein Bild von einem Hasen, der gemeinsam mit einem Bär, einer Eule und einer Schnecke im Wald wohnt. Das Bild sollte eine ansprechende Zeichnung sein, die in einem Buch für Kinder von 2-5 Jahren erscheint.” Das Ergebnis: 

Background: Medien melden Plagiatsverdacht bei Perplexity

von Patrick Große • 5. Juli 2024
In der Welt der Künstlichen Intelligenz gibt es derzeit heiße Diskussionen über die Grenze zwischen fairer Nutzung und Plagiat. Im Mittelpunkt steht Perplexity AI, ein Startup, das eine Suchmaschine mit einem Sprachmodell kombiniert, um detaillierte Antworten zu liefern. Anders als andere KI-Modelle trainiert Perplexity keine eigenen, sondern nutzt bestehende Modelle und sammelt Informationen aus dem Internet. Vorwürfe gegen Perplexity AI Im Juni 2023 wurde Perplexity vorgeworfen, unethisch zu handeln. Das Medium Forbes beschuldigte das Startup, einen seiner Artikel plagiiert zu haben, und Wired warf Perplexity vor, seine Website und andere unerlaubt zu scrapen. Diese Vorwürfe werfen ein Schlaglicht auf die komplexen rechtlichen und ethischen Fragen, die mit der Nutzung von KI im Journalismus verbunden sind. Das Problem mit dem Web-Scraping Wired berichtete, dass Perplexity das Robots Exclusion Protocol ignorierte, das Websites davor schützen soll, von Web-Crawlern durchforstet zu werden. Eine Untersuchung ergab, dass eine mit Perplexity verbundene IP-Adresse Inhalte von Websites sammelte, die für Bots gesperrt sind. Web-Scraping bedeutet, dass automatisierte Software das Internet durchforstet, um Informationen zu sammeln. Suchmaschinen wie Google tun dies, um Webseiten in Suchergebnissen anzuzeigen. Aber viele Verlage wollen nicht, dass ihre Inhalte für den Aufbau von KI-Datensätzen genutzt werden. Plagiat oder faire Nutzung? Wired und Forbes beschuldigten Perplexity auch des Plagiats. Wired stellte fest, dass der Perplexity-Chatbot einen ihrer Artikel fast wortwörtlich zusammenfasste. Forbes berichtete Ähnliches und kritisierte, dass Perplexity Inhalte von verschiedenen Nachrichtenquellen nutzte, ohne diese ausreichend zu kennzeichnen. Perplexity vergleicht seine Zusammenfassungen mit journalistischer Praxis, bei der Fakten aus verschiedenen Quellen genutzt werden. Zukunftsaussichten und Lösungen KI-Unternehmen wie OpenAI haben Vereinbarungen mit Nachrichtenverlagen getroffen, um deren Inhalte nutzen zu dürfen. Diese Abkommen ermöglichen den Verlagen, von der KI-generierten Nutzung ihrer Inhalte zu profitieren. Perplexity plant nun ähnliche Abkommen und möchte Verlagen durch Werbeeinnahmen einen Anteil zukommen lassen. Perplexity-CEO Aravind Srinivas erklärte, dass das Unternehmen die Quellen in Zukunft prominenter zitieren werde. Allerdings gebe es technische Herausforderungen, da KI-Modelle wie ChatGPT und Perplexity manchmal fehlerhafte oder erfundene Links generieren, was die Zuverlässigkeit der Zitate beeinträchtigen kann.

Prompt-Tipp: KI am Limit: Analyse vieler Dokumente

von Patrick Große • 20. Juni 2024
Der heutige "Prompt-Tipp" ist ein Erfahrungsbericht über meine Arbeit mit Künstlicher Intelligenz, der zur Abwechslung einmal keinen spezifischen Prompt für die journalistische Arbeit bietet. In der vergangenen Woche hatte ich die Gelegenheit, als "Mechaniker" an der KI-Werkstatt von MDR next in Leipzig teilzunehmen. An dieser Stelle noch einmal vielen Dank für die Einladung. Dort konnten Redakteur:innen vorbeikommen, um ihre konkreten KI-Herausforderungen zu besprechen und auszuprobieren. Zwei Kolleg:innen kamen mit dem Ziel, KI zu nutzen, um die verschiedenen Wahlprogramme zur kommenden Landtagswahl in Sachsen zu analysieren. Der MDR testet derzeit ein internes GPT-Tool, ähnlich wie der SWR, in einer ersten Testphase. Dieses Tool basiert auf den Fähigkeiten von ChatGPT-4. Es lag daher nahe, diese Herausforderung mit ChatGPT anzugehen. Unser Ansatz war folgender: Download der Parteiprogramme in einen lokalen Ordner und Benennung nach dem gleichen Schema, z.B. “Partei_Wahlprogramm_Sachsen”. Hochladen aller Wahlprogramme in das Interface von ChatGPT. Formulierung eines Basis-Prompts, um die Aufgabe an die KI zu definieren. Unser erster Basis-Prompt sah so aus: “Du bist Journalist und führst politische Faktenchecks und Analysen zu Wahlprogrammen für die kommende Landtagswahl im Bundesland Sachsen durch. Deine Aufgabe ist es, die Wahlprogramme der relevanten Parteien nach bestimmten Kriterien zu analysieren. Deine Aufgaben umfassen: Durchsuchen der Wahlprogramme nach den wichtigsten Punkten. Vergleich dieser Punkte mit den Wahlprogrammen anderer Parteien. Analyse nach vorgegebenen Themenkomplexen (z.B. Wirtschaft, Bildung, Umwelt). Auswertung nach bestimmten Kriterien (z.B. Umsetzbarkeit, Konkretheit). Wichtige Hinweise: Gib zu jeder analysierten Aussage die exakte Quelle mit Wahlprogramm und Seitenzahl an. Agiere neutral und faktengetreu, ohne eigene Interpretationen vorzunehmen. Ergebnisse: Erstelle eine tabellarische Übersicht mit allen relevanten Textstellen, einschließlich Seitenzahl und Wahlprogramm. Anbei findest du die verschiedenen Wahlprogramme. Bitte nutze ausschließlich diese Dokumente für deine Analyse.” Die KI startete anschließend sofort die Analyse und wählte dabei zufällige Themenfelder: Bildung Energie Familie und Demografie Wirtschaft Innere Sicherheit Das Tool erklärte nicht, warum es bestimmte Themenfelder wählte. Es wäre wertvoller gewesen, zunächst einen allgemeinen Überblick über alle Wahlprogramme zu erhalten. Während bei der ersten Partei die Seitenzahlen der Textstellen im Wahlprogramm zuverlässig angegeben wurden, erschien bei späteren Parteien lediglich ein "X" als Platzhalter für die Seitenzahl. 
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